[发明专利]计及风电的概率动态安全性评估方法在审
申请号: | 201710088168.6 | 申请日: | 2017-02-17 |
公开(公告)号: | CN106909725A | 公开(公告)日: | 2017-06-30 |
发明(设计)人: | 刘艳丽;余贻鑫 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06Q50/06 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人: | 李丽萍 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明公开了一种计及风电的概率动态安全性评估方法,主要包括对影响电力系统安全水平的不确定因素进行概率建模,即对风电和负荷节点注入功率进行概率建模和对元件故障概率进行建模;构建系统动态安全概率评估指标,得到系统动态安全概率PDS的解析表达式;基于安全域解析求解系统动态安全概率,即针对预想事故集中的所有故障离线计算含风电动态安全域的超平面系数,基于超平面形式的含风电动态安全域和Cornish‑Fisher级数,根据元件故障的概率模型和系统动态安全概率的解析表达式解析求解系统动态安全概率。本发明能够应用于电力系统安全监视与控制、规划方案比选、运行优化等方面。 | ||
搜索关键词: | 概率 动态 安全性 评估 方法 | ||
【主权项】:
一种计及风电的概率动态安全性评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、影响电力系统安全水平的不确定因素包括节点注入功率和元件故障,对这些影响系统安全水平的不确定因素进行概率建模,包括:1‑1)对风电和负荷节点注入功率进行概率建模,其中:采用双参数威布尔分布对风电出力不确定性进行概率建模:f(Pw)=kbc(Pw-abc)k-1exp[-(Pw-abc)k]---(1)]]>式(1)中:Pw是风电场的有功出力,单位为kw;v是风速,单位是m/s;Pr是风机额定功率,单位为kw;a和b是常参数,基于式(2)和式(3)计算;k是威布尔形状参数;c是威布尔尺度参数;a=Prvcivci-vr---(2)]]>b=Prvr-vci---(3)]]>式(2)和式(3)中:vci是切入风速,单位是m/s;vr是额定风速,单位是m/s;采用截断正态分布对负荷节点注入的不确定性进行概率建模,其中Pa,和Pb是节点注入有功功率的上限和下限,单位是kw;1‑2)建立元件故障的概率模型,即对元件i的故障发生概率、故障地点、故障切除时间和故障类型进行概率建模,其中,元件的故障发生概率Pr(Fi)服从泊松分布,故障地点服从均匀分布,故障切除时间服从正态分布并离散化,故障类型的发生概率基于电力部门发布的元件故障统计数据获得;步骤二、构建系统动态安全概率评估指标,包括:2‑1)基于条件概率理论构建系统动态安全概率PDS的普适性解析表达式:PDS=ΣiNPr(Fi)·Pr(TS|Fi)---(4)]]>式(4)中:N是预想事故集中的故障数目;Pr(Fi)是t时刻元件i发生故障的概率;Pr(TS|Fi)是元件i发生故障的条件下系统的暂态稳定概率;2‑2)根据上述建立的不确定性因素的概率模型,构建系统动态安全概率PDS的解析表达式为:PDS=ΣiNPr(Fi)·Σj=1NTPr(A=j|Fi)·Σc=1NCξc[Σl=1NLξlPr(TS|Fi∩(A=j)∩τc∩γl]---(5)]]>式(5)中:N是预想事故集中的故障数目;NT是故障类型数;NC是故障切除时间的离散区间数;NL是故障发生地点的离散区间数;Pr(Fi)是t时刻元件i发生故障的概率;Pr[(A=j)|Fi]是元件i发生j类型故障的条件概率;Pr(TS|Fi∩(A=j)∩τc∩γl是元件i发生j类型故障,故障持续时间为τc,单位为s,故障发生地点离线路首端距离占线路全长的百分比为γl时,系统的暂态稳定概率;ξl为故障切除时间的离散概率分布值;ξl为故障发生地点的离散概率分布值;步骤三、基于安全域解析求解系统动态安全概率,包括:3‑1)针对预想事故集中的所有故障,离线计算含风电动态安全域的超平面系数;3‑2)考虑风电和负荷节点注入的不确定性,基于超平面形式的含风电动态安全域和Cornish‑Fisher级数,基于动态安全域计算所有事故下的暂态稳定概率,基于动态安全域的既定事故下系统暂态稳定概率解析表达式和既定事故下暂态稳定概率求解流程为:Pr(TS|Fi∩(A=j)∩τc∩γl=Pr{y∈Ωd(i,j,F)}=Pr{ΣknαkPk≤1}=∫ye<0g(ye)dye=1-G(ye)---(6)]]>式(6)中:y为风电和负荷节点注入向量;Ωd(i,j,F)为既定事故对应的动态安全域;n为系统节点数;αk对应节点k所求得的超平面方程的常系数;Pk是系统注入空间上节点k的有功注入变量,单位为kw;g(ye)为的概率密度函数;G(ye)为ye的概率分布函数;3‑3)根据步骤2‑2)构建的系统动态安全概率PDS的解析表达式和步骤1‑2)构建的元件故障的概率模型,解析求解系统动态安全概率。
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